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官网打开可能较慢,耐心等待
pytorch官网
以下操作在默认网络环境即可使用,2023年8月20日更新

一、说明和前期准备

1.pytorch是一个和tensorflow类似的框架

如果需要安装tensorflow,可以参考:
tensorflow 1,2 cpu+gpu(windows+linux)安装

2.安装anaconda

主要是为了一台机器安装多个互不干扰的环境。
安装最新版即可
anaconda 安装(windows+linux)
注意:安装anaconda要启动notebook(安装上面的教程来)

3.安装cuda

安装cuda11.8版本
cuda windows安装

cuda linux安装

4.显卡(可选)

gpu(显卡)的在多数情况下的速度是超越cpu的,pytorch友好的一点是支持amd的ROCm(仅linux)
这样N卡和A卡都可以用(ROCm和cuda很多函数除了名字不一样都兼容)
所有架构都是cpu的坑少,初学通常用cpu

5.打开官网

linux用命令行,windows用cmd(也是命令行)
在这里插入图片描述

二、安装pytorch(linux安装)

python版本为3.8-3.11,我这选用3.10

(一)linux+cpu

1.创建conda环境

conda create -n pytorch_cpu python=3.10
conda activate pytorch_cpu 

2.使用conda安装(pip的那条速度太慢)

在这里插入图片描述

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

3.搭配notebook

以下操作后才能在notebook下使用,否则没有这个环境

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
python -m ipykernel install --name pytorch_cpu

4.进入notebook测试

import torch
print(torch.__version__)

显示结果如下
在这里插入图片描述

(二)linux+gpu(N卡)

1.创建conda环境

conda create -n pytorch_gpu python=3.10
conda activate pytorch_gpu

2.使用conda安装(pip的那条要调源)

在这里插入图片描述

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

下载内容比较多,耐心等待,如果安装错误,再次运行命令即可

3.搭配notebook

以下操作后才能在notebook下使用,否则没有这个环境

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
python -m ipykernel install --name pytorch_gpu

4.进入notebook测试

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

在这里插入图片描述

(三)linux+gpu(A卡)

和N卡安装方式一致,除了选ROMc,这里暂时不再额外写
手上没有独显a卡,无法测试。
在这里插入图片描述

三、安装pytorch(windows安装)

(一)windows+cpu

1.创建conda环境

conda create -n pytorch_cpu python=3.10
conda activate pytorch_cpu 

2.使用conda安装(pip的那条速度太慢)

在这里插入图片描述

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

3.搭配notebook

以下操作后才能在notebook下使用,否则没有这个环境

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
python -m ipykernel install --name pytorch_cpu

4.进入notebook测试

import torch
print(torch.__version__)

显示结果如下
在这里插入图片描述

(二)windows+gpu(N卡)

windows下不能用A卡的ROCm,据说ROCm正在努力兼容windows和其它平台,也许未来就可以用了

1.创建conda环境

conda create -n pytorch_gpu python=3.10
conda activate pytorch_gpu

2.使用conda安装(pip的那条要调源)

在这里插入图片描述

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

下载内容比较多,耐心等待,如果安装错误,再次运行命令即可

3.搭配notebook

以下操作后才能在notebook下使用,否则没有这个环境

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
python -m ipykernel install --name pytorch_gpu

4.进入notebook测试

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

在这里插入图片描述

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